Powerful Background Removal API for Developers
Integrate cutting-edge AI-powered background removal into your applications with our robust and flexible API.
Get API KeyEffortless Integration
Implement background removal in your app with just a few lines of code. Our well-documented API and SDKs for popular languages make integration a breeze.
Customizable Output for Diverse Applications
Tailor the background removal process to your needs. Adjust parameters, export in various formats, and even replace backgrounds programmatically.
Enterprise-Grade Performance
Built for scale and speed. Our API handles millions of requests daily with low latency, ensuring your applications remain responsive even under heavy load.
Unlock New Features in Your Apps
Empower your users with advanced image editing capabilities. From e-commerce platforms to social media apps, the possibilities are endless with our background removal API.
დეველოპერებისთვის რეკომენდებული ინსტრუმენტები
როგორ გამოუშვა მცირე dev-გუნდმა პროფილის ფოტოს კროპერი ერთ სპრინტში
ოთხი ადამიანის დეველოპერთა გუნდი, რომელიც აშენებდა ჰობი-ბაზრის აპლიკაციას, საჭიროებდა პროფილის ფოტოს ფუნქციას, რომელიც გადაიყვანდა მომხმარებლის ჩვეულებრივ ტელეფონის კადრს სუფთა კატალოგის-დონის ავატარად. PM-ს უნდოდა ეს მომდევნო სპრინტში, დიზაინერს უნდოდა ბრენდთან თანხვედრილი ფონები, რომელთაგანაც მომხმარებელი აირჩევდა, და პლატფორმის გუნდს უნდოდა ახალი სერვერული ანგარიშების გარეშე. ტრადიციული ინტეგრაცია ნიშნავდა ფასიან API გასაღებს, ახალ მიკროსერვისს და რიგს.
გუნდმა შეაერთა რედაქტორის ბრაუზერული ფიგურის გამოყოფა არსებულ ატვირთვის ნაკადში როგორც კლიენტური ნაბიჯი. მომხმარებელი ირჩევს ფოტოს, ფიგურის გამოყოფა მუშავდება ლოკალურად მის მოწყობილობაზე, მომხმარებელი ირჩევს სამი ბრენდის-შესაბამისი ფონიდან ერთს, და მიღებული JPEG მიდის იმავე R2 ბუკეტში, რომელსაც დანარჩენი ატვირთვის ნაკადი იყენებს. სერვერის მხრიდან დამუშავება არ არის, გასაღების როტაცია არ არის, თითო-მოთხოვნაზე გადახდა არ არის. მთელი ფუნქცია 480 კოდის ხაზში გამოვიდა, მათ შორის picker UI და ანალიტიკის მოვლენები.
ფუნქცია ცოცხლდა სპრინტის ბოლოს, დაამუშავა 14000 ავატარი პირველ თვეში დამატებითი ინფრასტრუქტურის გარეშე, და ჩამოწია გუნდის პროფილის-დასრულების მაჩვენებელი 31%-დან 58%-მდე — რადგან picker გრძნობდა როგორც კურირებული გამოცდილება, არა უხერხული ატვირთვის ველი. პლატფორმის ანგარიში დარჩა ბრტყელი. გუნდმა შეინარჩუნა იგივე პატერნი მომავალი პროდუქტის-ლისტინგის ფოტო-ნაბიჯისთვის.
"გვჭირდებოდა ავატარის კროპერი, რომელიც სერვერის მხრის სერვისს ან ფასიან API-ს არ დაამატებდა. ბრაუზერული ფიგურის გამოყოფის ჩვენი ატვირთვის ნაკადში ჩართვა ერთ სპრინტში გავიდა და გამოვიდა ნულოვანი მარგინალური ღირებულებით თითო მომხმარებელზე. პლატფორმის გუნდმა შეამჩნია, რომ ჩვენი მოთხოვნების გრაფიკი არ შეცვლილა."
"ერთადერთი ინჟინერი ვარ და მჭირდებოდა პროფილის-ფოტოს ნაბიჯი მესამე-მხარის SDK-ის გარეშე, რომელსაც სამუდამოდ უნდა დავადევნებდი თვალს. კლიენტური ფიგურის გამოყოფა ნიშნავდა, რომ გავუშვი ფუნქცია და დავივიწყე. გასაღების როტაცია არ არის, სიჩქარის ლიმიტი არ არის, მხარდაჭერის თიქეთები ექვს თვეში არ არის."
"მძიმე SDK-ის შეფუთვა საწყის შაბლონში მთელ პროექტს გადატვირთულს აქცევს. ბრაუზერული მიდგომა ნიშნავს, რომ კონტრიბუტორებს შეუძლიათ შაბლონის ფორკი და მესამე-მხარის ანგარიშის დაყენების საჭიროება არ ჰქონდეთ. ფოტო-ნაბიჯის მიღება გაიზარდა მას შემდეგ, რაც გადავერთე."
დეველოპერის სამუშაო ნაკადისთვის რჩეული
ხშირი კითხვები დეველოპერებისთვის
არის სტაბილური API ბრაუზერული ფიგურის გამოყოფისთვის, თუ რედაქტორის iframe-ის ჩაშენება მჭირდება?
რედაქტორი ხსნის მცირე JavaScript ზედაპირს, რომელიც შეგიძლიათ მოუხმოთ თქვენივე გვერდიდან მას შემდეგ, რაც მოდელი ჩაიტვირთება. ფიგურის გამოყოფა აბრუნებს Blob-ს, რომელიც თქვენ გეკუთვნით, ისე რომ პირდაპირ შეგიძლიათ გადაიყვანოთ თქვენს არსებულ ატვირთვის pipeline-ში. მოდელის ჩამტვირთველი მართავს ქეშირებას სესიებს შორის Cache API-ს გავლით, ისე რომ მეორე ვიზიტი სწრაფია. iframe არ არის საჭირო და postMessage handshake არც არის — ფუნქცია იძახება როგორც ნებისმიერი სხვა კლიენტური სურათის ოპერაცია.
რა არის მოდელის ცივი-დაწყების ღირებულება პირველად ვიზიტორზე?
პირველი-ჩატვირთვა იღებს WASM გარემოს და მოდელის წონებს, რომლებიც ერთად დაახლოებით 30 MB-ია მავთულზე. თანამედროვე ფართოზოლოვანი კავშირი ამას ორ-სამ წამში იღებს; ნელი მობილური ქსელი — დაახლოებით ათ წამში. შემდეგი ვიზიტები ხვდება Cache API-ს და მოულოდნელად იწყება. ლატენტობაზე-მგრძნობიარე აპებისთვის preload მინიშნება HTML head-ში ათბობს ქეშს მომხმარებლის ფოტო-ნაბიჯამდე მისვლამდე. სერვერული fallback ხელმისაწვდომია მოწყობილობებისთვის, რომლებიც ვერ ჩატვირთავენ მოდელს ლოკალურად.
არის გამოყენების ლიმიტები ან კვოტები, თუ კომერციულ პროდუქტში ვაერთიანებ?
ბრაუზერული pipeline მუშაობს მომხმარებლის მოწყობილობაზე, ისე რომ თითო-მოთხოვნაზე კვოტა და სიჩქარის ლიმიტი არ არის მოლაპარაკების საგანი. სერვერული fallback იშვიათი მოწყობილობისთვის, რომელიც ვერ ჩატვირთავს მოდელს ლოკალურად, აქვს თავისი დოკუმენტირებული კვოტა. დიდი მოცულობის კომერციული ინტეგრაციებისთვის რეკომენდაციაა — დაამუშავოთ ლოკალური-ფიგურის გზა როგორც სტანდარტი და სერვერის fallback-ი მხოლოდ შესაძლებლობების-აღმოჩენის ჩავარდნისას ამოიყვანოთ, რაც ფასს პროგნოზირებადს ხდის მასშტაბირებისას.
გამოუშვით ფოტო-ფუნქცია სერვისის დამატების გარეშე
ჩართეთ ბრაუზერული ფიგურის გამოყოფა თქვენი არსებულ ატვირთვის კომპონენტში, შეინახეთ ფაილი მომხმარებლის მოწყობილობაზე და გადაიყვანეთ შედეგი პირდაპირ თქვენს შენახვაზე.